本发明专利技术涉及自动驾驶技术领域，具体提供一种驾驶控制方法、系统、控制装置及计算机可读存储介质，旨在解决如何更为实时有效地实现人工驾驶和自动驾驶之间结合的问题。为此目的，本发明专利技术能够基于路径规划请求，获取标精地图匹配路径，并进一步获得标精地图匹配路径中所包括的高精地图匹配路段，然后基于车辆沿标精地图匹配路径所处的当前路段的高精地图匹配情况来确定车辆的驾驶模式。能够实现实时确定哪些路段可以使用高精地图进行导航，哪些路段可以使用标精地图进行导航，使得车辆能够在人工驾驶和自动驾驶之间实现更为有效的切换，满足了人工驾驶和自动驾驶之间有效结合的需求，大大提升了自动驾驶的有效性。大提升了自动驾驶的有效性。大提升了自动驾驶的有效性。
【技术实现步骤摘要】
驾驶控制方法、系统、控制装置及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，具体提供一种驾驶控制方法、系统、控制装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]人工驾驶是使用标精地图进行导航，标精地图比较简单，信息比较少。随着电动汽车的发展，使得自动驾驶成为了可能，而自动驾驶需要有高精地图作为支持。现有的高精地图并没有覆盖所有的道路，因而当车辆的起始点和终点之间的路径并不是都有高精地图时，如何实现人工驾驶和自动驾驶的有效结合，同时在应用自动驾驶时如何获取到更为实时有效的高精地图导航路径是本领域需要解决的问题。
技术实现思路
[0003]为了克服上述缺陷，提出了本专利技术，以提供解决或至少部分地解决如何更为实时有效地实现人工驾驶和自动驾驶之间结合的问题。
[0004]在第一方面，本专利技术提供一种驾驶控制方法，所述方法包括：获取与路径规划请求对应的标精地图匹配路径；获取所述标精地图匹配路径所包括的高精地图匹配路段；根据车辆沿所述标精地图匹配路径行驶所处的当前路段的高精地图匹配情况，确定对应的驾驶模式。
[0005]在上述驾驶控制方法的一个技术方案中，所述获取所述标精地图匹配路径所包括的高精地图匹配路段，包括：从高精地图数据库中获取与所述标精地图匹配路径对应的高精地图数据；根据预设的自动驾驶ODD信息和所述高精地图数据中包含的车道信息数据，将所述高精地图数据与所述标精地图匹配路径进行车道级匹配，获取所述高精地图匹配路段的规划车道。
[0006]在上述驾驶控制方法的一个技术方案中，所述根据预设的自动驾驶ODD信息和所述高精地图数据中包含的车道信息数据，将所述高精地图数据与所述标精地图匹配路径进行车道级匹配，获取所述高精地图匹配路段的规划车道，包括：应用预先训练好的高精地图匹配模型，对所述车道信息数据和所述标精地图匹配路径进行匹配，获得匹配结果；根据所述匹配结果、所述车道信息数据以及所述自动驾驶ODD信息，获取所述高精地图匹配路段的规划车道。
[0007]在上述驾驶控制方法的一个技术方案中，所述方法还包括：获取标精地图数据样本和高精地图数据样本；将所述标精地图数据样本和所述高精地图数据样本进行特征提取；其中，所述高精地图数据样本提取的特征包括车道信息数据；
根据提取的特征对所述高精地图匹配模型进行机器学习模型训练，获取训练好的高精地图匹配模型。
[0008]在上述驾驶控制方法的一个技术方案中，所述根据车辆沿所述标精地图匹配路径行驶所处的当前路段的高精地图匹配情况，确定对应的驾驶模式，包括：判断所述当前路段为所述高精地图匹配路段，确定驾驶模式为自动驾驶模式并使得所述车辆按所述规划车道行驶。
[0009]在上述驾驶控制方法的一个技术方案中，所述根据车辆沿所述标精地图匹配路径行驶所处的当前路段的高精地图匹配情况，确定对应的驾驶模式，包括：判断所述当前路段为并非所述高精地图匹配路段，确定驾驶模式为人工驾驶模式。
[0010]在上述驾驶控制方法的一个技术方案中，所述方法还包括：呈现确定的驾驶模式，以供选择。
[0011]在上述驾驶控制方法的一个技术方案中，所述获取与路径规划请求对应的标精地图匹配路径，包括：响应于用户发起的算路请求，生成多个路径规划请求；针对每个路径规划请求，获取与所述路径规划请求对应的标精地图匹配路径；所述获取所述标精地图匹配路径所包括的高精地图匹配路段，包括：针对每个标精地图匹配路径，获取所述标精地图匹配路径所包括的高精地图匹配路段；对多个标精地图匹配路径以及每个标精地图匹配路径对应的高精地图匹配路段进行展示，以使得用户从所述多个标精地图匹配路径中进行选择；其中，根据所述车辆沿选择结果对应的标精地图匹配路径行驶所处的当前路段的高精地图匹配情况，确定对应的驾驶模式；和/或，所述方法还包括：当存在重算路请求时，根据重算路请求，获取最新的高精地图匹配路段；根据所述最新的高精地图匹配路段，进行驾驶控制。
[0012]在上述驾驶控制方法的一个技术方案中，所述获取与路径规划请求对应的标精地图匹配路径，包括：根据所述路径规划请求，获取起点及终点信息；根据所述起点及终点信息，进行标精地图路径规划，以获取所述标精地图匹配路径。
[0013]在上述驾驶控制方法的一个技术方案中，所述获取所述标精地图匹配路径所包括的高精地图匹配路段的步骤由云端服务器执行。
[0014]在上述驾驶控制方法的一个技术方案中，所述云端服务器根据所述路径规划请求中包括的车端高精地图引擎版本获取对应的高精地图数据库。
[0015]在第二方面，提供一种控制装置，该控制装置包括至少一个处理器和至少一个存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述驾驶控制方法的技术方案中任一项技术方案所述的驾驶控制方法。
[0016]在第三方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质其中存储有
多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述驾驶控制方法的技术方案中任一项技术方案所述的驾驶控制方法。
[0017]在第四方面，提供一种驾驶控制系统，所述系统包括控制装置技术方案中所述的控制装置。
[0018]本专利技术上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：在实施本专利技术的技术方案中，本专利技术能够基于路径规划请求，获取标精地图匹配路径，并进一步获得标精地图匹配路径中所包括的高精地图匹配路段，然后基于车辆沿标精地图匹配路径所处的当前路段的高精地图匹配情况来确定车辆的驾驶模式。通过上述配置方式，本专利技术能够在获取标精地图匹配路径的基础上获取该路径上包含的高精地图匹配路段，能够实现实时确定哪些路段可以使用高精地图进行导航，哪些路段可以使用标精地图进行导航，使得车辆能够在人工驾驶和自动驾驶之间实现更为有效的切换，满足了人工驾驶和自动驾驶之间有效结合的需求，大大提升了自动驾驶的有效性。
附图说明
[0019]参照附图，本专利技术的公开内容将变得更易理解。本领域技术人员容易理解的是：这些附图仅仅用于说明的目的，而并非意在对本专利技术的保护范围组成限制。其中：图1是根据本专利技术的一个实施例的驾驶控制方法的主要步骤流程示意图；图2是根据本专利技术实施例的一个实施方式的驾驶控制系统的主要组成结构示意图；图3是根据本专利技术实施例的一个实施方式的驾驶控制方法的主要步骤流程示意图；图4是根据本专利技术实施例的一个实施方式的获取标精地图匹配路径所包括的高精地图匹配路段的主要步骤流程示意图；图5是根据本专利技术实施例的一个实施方式的高精度地图匹配模型进行模型训练和地图匹配的主要组成框架示意图；图6是根据本专利技术实施例的一个实施方式的基于算路请求进行驾驶控制的主要步骤流程示意图；图7是根据本专利技术实施例的一个示例的标精地图匹配路径及高精地图匹配路段的示意图。
具体实施方式
[0020]下面参照附图来描述本专利技术的一些实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本专利技术的技术原理，并非旨在限制本专利技术的保护范本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种驾驶控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取与路径规划请求对应的标精地图匹配路径；获取所述标精地图匹配路径所包括的高精地图匹配路段；根据车辆沿所述标精地图匹配路径行驶所处的当前路段的高精地图匹配情况，确定对应的驾驶模式。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述标精地图匹配路径所包括的高精地图匹配路段，包括：从高精地图数据库中获取与所述标精地图匹配路径对应的高精地图数据；根据预设的自动驾驶ODD信息和所述高精地图数据中包含的车道信息数据，将所述高精地图数据与所述标精地图匹配路径进行车道级匹配，获取所述高精地图匹配路段的规划车道。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预设的自动驾驶ODD信息和所述高精地图数据中包含的车道信息数据，将所述高精地图数据与所述标精地图匹配路径进行车道级匹配，获取所述高精地图匹配路段的规划车道，包括：应用预先训练好的高精地图匹配模型，对所述车道信息数据和所述标精地图匹配路径进行匹配，获得匹配结果；根据所述匹配结果、所述车道信息数据以及所述自动驾驶ODD信息，获取所述高精地图匹配路段的规划车道。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取标精地图数据样本和高精地图数据样本；将所述标精地图数据样本和所述高精地图数据样本进行特征提取；其中，所述高精地图数据样本提取的特征包括车道信息数据；根据提取的特征对所述高精地图匹配模型进行机器学习模型训练，获取训练好的高精地图匹配模型。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据车辆沿所述标精地图匹配路径行驶所处的当前路段的高精地图匹配情况，确定对应的驾驶模式，包括：判断所述当前路段为所述高精地图匹配路段，确定驾驶模式为自动驾驶模式并使得所述车辆按所述规划车道行驶。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据车辆沿所述标精地图匹配路径行驶所处的当前路段的高精地图匹配情况，确定对应的驾驶模式，包括：判断所述当前路段并非所述高精地图匹配路段，确定驾驶模式为人工驾驶模式。7.根据权利要求5或6所...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈淼，李索恒，袁弘渊，任少卿，
申请(专利权)人：安徽蔚来智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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